Aidoc, une entreprise pionnière dans le domaine de l’IA clinique, a annoncé son partenariat avec NVIDIA pour le développement d’un nouveau guide intitulé « BRIDGE » (Blueprint for Resilient Integration and Deployment of Guided Excellence).
Ce guide vise à accélérer l’adoption de l’intelligence artificielle dans le secteur médical et devrait être publié début 2025. BRIDGE fournira aux établissements de santé un cadre basé sur des preuves pour une intégration plus fluide de l’IA dans les workflows cliniques, permettant ainsi une innovation IA plus rapide et plus fiable.
Source : Image générée par IA, fournisseur : Midjourney
Bien que plus de 900 outils d’IA d’imagerie médicale soient approuvés par la FDA, de nombreux systèmes de santé sont confrontés à des problèmes de fragmentation, d’inefficacité opérationnelle et de manque d’évolutivité. Le guide BRIDGE offrira aux établissements de santé une feuille de route complète et impartiale vis-à-vis des fournisseurs pour relever ces défis et exploiter pleinement le potentiel de l’IA afin d’améliorer les soins aux patients.
Un défi majeur réside dans le fait que de nombreuses solutions d’IA ne sont pas correctement déployées à grande échelle, car les questions d’intégration n’ont pas été prises en compte suffisamment tôt dans le processus de développement. Le guide BRIDGE fournira des instructions aux établissements de santé pour qu’ils se concentrent sur l’évolutivité et l’interopérabilité dès les premières phases de développement, afin que les solutions d’IA puissent être mises en œuvre simultanément sur plusieurs sites.
Demetri Giannikopoulos, responsable de la transformation chez Aidoc, a déclaré que l’IA a le potentiel de révolutionner les soins aux patients, mais que les progrès sont entravés par la fragmentation des systèmes et l’impossibilité de déployer efficacement à grande échelle. Il a ajouté que le guide BRIDGE vise à surmonter ces obstacles en fournissant un cadre robuste et basé sur des preuves pour aider les systèmes de santé non seulement à adopter l’IA, mais aussi à la déployer à grande échelle dans leurs opérations. Cela permettra d’améliorer l’efficacité opérationnelle et d’améliorer considérablement les soins aux patients et aux cliniciens.
De nombreux guides existants se concentrent principalement sur la gouvernance, la réglementation et les pratiques de développement responsables, tandis que BRIDGE sera spécifiquement conçu pour aider les développeurs et les prestataires de soins de santé à prendre en compte les problèmes liés au déploiement réel. Ce cadre complet aidera les organisations à naviguer dans la complexité de l’adoption de l’IA, de la conception à la mise en œuvre et à l’évolutivité sur plusieurs systèmes hospitaliers.
Le guide BRIDGE permettra aux systèmes de santé d’adopter et de déployer l’IA plus rapidement et plus efficacement, en simplifiant la conception, la validation, le déploiement et le suivi des outils d’IA. Les points clés sont : la validation standardisée, garantissant que les solutions d’IA sont rigoureusement testées pour une utilisation réelle ; l’interopérabilité, favorisant l’intégration transparente des outils d’IA de différents fournisseurs ; le déploiement évolutif, offrant une feuille de route efficace pour le déploiement à grande échelle de l’IA ; et le suivi continu, fournissant les meilleures pratiques pour maintenir la précision de l’IA.
Le guide BRIDGE sera développé en étroite collaboration avec des prestataires de soins de santé, des partenaires universitaires et des leaders de l’industrie, en tirant parti de l’expertise et de l’expérience des projets d’IA du monde réel pour garantir la praticabilité, l’opérabilité et l’évolutivité du cadre. En se concentrant sur les défis réels de l’intégration de l’IA, ce guide vise à fournir aux établissements de santé une approche globale et flexible.
Points clés :
🌟 Aidoc et NVIDIA lancent conjointement le guide BRIDGE, prévu pour début 2025, afin d’accélérer l’adoption de l’IA dans le domaine médical.
🔗 Le guide fournira un cadre impartial vis-à-vis des fournisseurs, pour résoudre les problèmes de fragmentation et d’évolutivité des systèmes de santé.
🚀 Les points clés comprennent la validation standardisée, l’interopérabilité, le déploiement évolutif et le suivi continu, afin de garantir l’efficacité et la précision des outils d’IA.
